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HIV-1成熟抑制剂GSK3640254 + 2 NRTI的功效和安全性在治疗中 - 成年人：IIB期24周结果，剂量范围
1 VIIV Healthcare，美国康涅狄格州布兰福德； 2FundaciónIdeaa，布宜诺斯艾利斯，阿根廷； 3南非约翰内斯堡的新镇临床研究中心； 4意大利米兰的圣拉法尔科学研究所和维塔 - 苏格鲁特圣拉夫尔大学； 5中途免疫学与研究中心，美国佛罗里达州皮尔斯堡； 6医院，德国德国人Trias I Pujol，西班牙巴塞罗那； 7德国博丘姆市鲁赫尔大学（RuhrUniversitätBochum），皮肤病学和过敏症系，皮肤病学和过敏症系性健康与医学中心，性健康与医学中心，跨学科免疫学院门诊诊所； 8萨马拉（Samara）区域临床中心，用于治疗和预防艾滋病和传染病，萨马拉，俄罗斯； 9CentroMédicoMaffei＆RespentionciónClínicaAplicada，阿根廷布宜诺斯艾利斯； 10 VIIV Healthcare，美国北卡罗来纳州达勒姆；美国宾夕法尼亚州大学维尔市11 GSK；英国布伦特福德的12 GSK； 13 GSK，印度班加罗尔
研究论文使用决策树、朴素贝叶斯和支持向量对肺癌预测中的分类模型性能的比较分析
本研究旨在利用“肺癌预测”数据集，分析三种分类模型（决策树分类器、支持向量机和朴素贝叶斯分类器）在预测肺癌方面的表现。所采用的性能评估指标包括准确率、精确率加权、召回率加权和 F1 加权。作为初步步骤，进行了探索性数据分析 (EDA) 和数据集预处理，包括特征选择、数据清理和数据转换。测试数据结果显示，决策树分类器和朴素贝叶斯分类器具有相似的性能，准确率、精确率、召回率和 F1 值都很高。同时，支持向量机也表现出了竞争力，尽管其精确率加权值略低。此外，使用箱线图进行了异常值分析，结果显示决策树分类器有 2 个异常值，而支持向量机有 4 个异常值，朴素贝叶斯没有异常值。总而言之，这三种分类模型在肺癌预测中都表现出良好的潜力。然而，选择最佳模型需要考虑应用的相关评估指标，并考虑到每个模型的局限性。需要进一步评估和深入分析，以确保模型在更准确和一致地预测肺癌病例方面的可靠性。
人类原型多能干细胞通过内源性BMP5/7诱导分化为滋养细胞干细胞，而无需通过幼稚的状态过渡
原代人滋养细胞（TSC）和来自人类多能干细胞（HPSC）的TSC可以在体外对胎盘过程进行模拟。然而，HPSC与TSC的分化涉及的多能状态和因素对TSC的分化知之甚少。In this study, we demonstrate that the primed pluripotent state can generate TSCs by activating pathways such as Epidermal Growth Factor (EGF) and Wingless-related integration site (WNT), and by suppressing tumor growth factor beta (TGFβ), histone deacetylases (HDAC), and Rho-associated protein kinase (ROCK) signaling pathways, all without the addition of exogenous骨形态发生蛋白4（BMP4） - 我们称为TS条件的条件。我们使用时间单细胞RNA测序表征了此过程，以将TS条件与单独使用BMP4激活或与Wnt抑制结合使用的分化方案进行比较。TS条件始终产生一种稳定的增殖细胞类型，该类型紧密模仿了头三年的胎盘细胞增多质细胞，以内源性逆转录病毒基因的激活和缺乏羊膜表达为标志。这是在多个细胞系中观察到的，包括各种引发诱导的多能干细胞（IPSC）和胚胎干细胞（ESC）系。启动衍生的TSC可以在30多个通道中增殖，并进一步指定为多核合胞素粒细胞和跨性滋养细胞细胞。我们的研究表明，在TS条件下，引发HPSC与TSC的分化触发了TMSB4X，BMP5/7，GATA3和TFAP2A的诱导，而无需通过幼稚的
GLMNETR中机器学习模型的校准
## ## 10倍（嵌套）交叉验证的性能度量与使用所有数据无需交叉验证计算的幼稚摘要## ## ## ave devrat ave slope ave concordance ave ave非零零## lasso min 0.2452 1.0702 0.8702 0.8730 48.0 ## lasso min 0.244.084.084 0.244.084 0.2452 minR.G0 0.2435 0.9451 0.8733 16.8 ## Ridge 0.2256 1.2887 0.8660 99.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## LASSO min 0.1696 0.8794 42 ## LASSO minR 0.1710 0.8791 20 ## LASSO minR.G0 0.1663 0.8759 13 ## Ridge 0.1718 0.8822 99 ## ## Ave DevRat Ave Slope Ave Concordance Ave Non Zero ## Stepwise df tuned 0.2541 0.9741 0.8776 14.7 ## Stepwise p tuned 0.2549 0.9775 0.8786 15.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## Stepwise df tuned 0.1711 0.8785 15 ##逐步调谐0.1711 0.8785 15
心脏病的预测和咨询-Ijarcce
摘要：由于每天有越来越多的心脏病病例，因此要预见到任何前瞻性问题很重要，并且有关。完成这种困难的诊断需要准确性和敏捷性。i将创建一个系统，该系统仅使用许多机器学习技术，包括此类回归模型，随机森林和KNN，预测患者是否会根据患者的病史诊断患有心脏病。该模型以一种非常有益的方法来控制，以提高每个个体心肌梗塞预测的准确性。在建议的模型中使用了随机森林，KNN和逻辑回归，该模型的优势是，比以前使用的分类器（如Naive Bayes）具有更高精度的特定人的心脏病症状。这些技术也将比其他分类器（如Naive Bayes）显示出更好的准确性。因此，通过使用提出的模型来评估分类器将准确，始终检测到心血管疾病的可能性，从而降低了大量压力。该实验教会了我们很多我们可以利用的人来预测谁将患上心脏病。关键字：随机森林，KNN，逻辑回归，机器学习，预测。
用于预测和分类欧元到美元汇率的机器学习算法
摘要的汇率预测变化是金融内部有充分探索和广泛认可的领域。许多研究的努力已经深入研究了在机器学习中使用方法来分析和预测外汇市场上的运动。这项工作采用了几种机器学习技术，例如Adaboost，Logistic回归，梯度提升，随机森林clas-Sifier，Bagging，GaussianNaïveBayes，极端梯度提升分类器，决策树分类器以及我们的方法（我们已经结合了三种型号：logistic Recessions：Ranocal Forest Forest Classifier selfersifier and Gauss naivian naivian naive naive bayes bayes）。我们的目标是预测购买和出售欧元的最有利时机。我们将一系列技术指标集成到培训数据集中，以增强我们的技术和策略的精确度。我们实验的结果表明，我们的方法优于替代方法，实现了卓越的预测性能。我们的方法的准确性为0.948。本研究将使投资者有能力就其未来的欧元/美元交易做出明智的决定，从而帮助他们确定市场上买卖最有利的时代。
调查
摘要 - 网络犯罪分子获得敏感细节的最有效方法之一，例如在线银行，数字钱包，国家秘密等其他受害者的证书。他们通过向用户垃圾邮件恶意URL的垃圾邮件来做到这一点，其唯一目的是欺骗他们泄露敏感信息，后来用于各种网络犯罪。在这项研究中，我们对当前的最新机器学习和深度学习网络钓鱼检测技术进行了全面审查，以暴露其脆弱性和未来的研究方向。为了更好地分析和观察，我们将机器学习技术分解为贝叶斯，非拜访和深度学习。，我们回顾了贝叶斯和非基斯分类器的最新进展，然后利用其反应弱点以表明未来的研究方向。在利用贝叶斯和非贝斯分类器中的弱点时，我们还将每个表现与深度学习分类器进行了比较。为了对基于深度学习的分类器进行适当的审查，我们研究了复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和长期短期存储网络（LSTMS）。We did an empirical analysis to evaluate the performance of each classifier along with many of the proposed state-of-the-art anti-phishing techniques to identify future research directions, we also made a series of proposals on how the performance of the under-performing algorithm can improved in addition to a two-stage prediction model Index Terms —Phishing, malware attack, DDoS Attack, SVM, Naive Bayes, Munitinomial Naive Bayes
e2062232024.full.pdf
慢性疼痛和抑郁症的合并症对两者的治疗构成了巨大的挑战，因为它们会以未知的机制相互加剧。作为后岛的皮层（PIC）整合了多种体感和情感信息，并与慢性疼痛或抑郁症有关，我们假设PIC及其预测可能有助于慢性慢性疼痛和抑郁症的病理生理学。我们表明，在幼稚和神经性疼痛的雄性小鼠中，机械，热，厌恶，压力性和开胃刺激很容易激活PIC神经元。PIC神经元的光遗传激活诱导的痛觉过敏并在天真小鼠中厌恶调节，而这些神经元的抑制导致了镇痛，调节位置偏好（CPP）以及天真和SNI小鼠的抗抑郁作用。结合神经元跟踪，上遗传学和电生理技术，我们发现从图片到基底外侧杏仁核（BLA）的单突触谷氨酸助剂和腹腔核核（VM）的基底外侧杏仁核（bla）含糊不清的神经膜中的神经症中的神经症状症状症状症状症状。在SNI小鼠中，这两种投影都伴随着PIC，BLA和VM神经元的多动症，并且对这些投影的抑制导致了镇痛，CPP和抗抑郁药样效应。本研究表明，PIC→BLA和PIC→VM投影的增强可能是神经性疼痛中痛觉过敏和类似sion的行为的重要病理生理碱基，并且可以逆转增强性可能是对稳定的慢性疼痛和抑郁症的有前途的治疗策略。
DS303课程描述主题旨在涵盖
Introduction to ML Idea of supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning Linear regression Idea of model complexity, generalization, bias-variance trade-off, regularization Cross validation, VC dimension Supervised classification algorithms: K nearest neighbor, LDA, Decision Tree, SVM and kernel methods, Neural Network, Naive Bayes', Gaussian判别分析，集合方法等有关概率学习模型的更多更多信息：使用MLE，MAP，GMM，EM算法估算参数无监督的学习：群集和内核密度估计，K-Means，dbscan，parzen窗口技术等。使用PCA和内核PCA降低维度强化学习的介绍深度学习和卷积网络的简介，经常性网络